基于hopfield网络的PID模型参考自适应控制,对象为典型的伺服系统速度环框图-Hopfield network-based PID model reference adaptive control, the object of a typical servo system speed loop block diagram

遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]， 在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进 化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor

开关磁阻电机，直接转矩控制，速度闭环，柔性神经网络自适应PID控制，转矩脉动可达2 -Switched reluctance motor, direct torque control, closed loop speed, flexible neural network adaptive PID control, torque ripple of up to 2

神经网络BP PID 控制双闭环直流电机(Neural network, BP, PID control, double closed loop, DC motor)